大数据对招投标的影响及应用实践

大数据对招投标的影响及应用实践
大数据对招投标的影响及应用实践

大数据对招投标的影响及应用实践

从年开始,大数据逐渐走进各行各业。可以说,年是大数据元年,发生了个标志性的事件:第一,移动端的应用大幅度降价。移动端的快速普及,导致数据大量产生。第二,数据信息存储的成本大幅度降低,由之前几百元的移动硬盘到现在成本几乎为零的云存储技术。第三,大数据的计算技术进入到国内。随着技术和成本的降低,各种大数据应用随之产生。那么,大数据对招投标有哪些影响、可以促进招投标进行怎样的改变?广联达软件股份有限公司基于近年来的实践进行了深入研讨。

“互联网+”重构建筑产业生态

今天,我们正经历着一场信息革命,以物联网、大数据、云计算、(建筑信息模型)、电子商务等为代表的信息技术必将从支撑建筑产业发展向引领产业现代化变革跨越。中国建筑产业转型升级就是以互联化、集成化、数据化、智能化的信息化手段为有效支撑,通过技术创新与管理创新,带动企业与人员能力的提升,最终实现建造过程、运维过程、建筑及基础设施产品三方面的升级:建造过程的精益、绿色、智能化;运维过程的智慧、低碳、集约化;建筑产品的绿色、智能、宜居化。国外的一个建筑工人,头上有移动头盔,手中有智能终端,如同特种兵一样。北京的空气污染很严重,但微软的北京总部室内的常年维持在个位数的标准。各个方面都在表明,建筑产业的信息化时代已经到来,随之而来的就是人员能力、素质的提升。只有通过积极、快速的学习,才能迎接这一场即将到来的信息化革命。

在传统的建筑行业里,我们的建筑项目是一个一个独立存在的,彼此之间没有联系,项目之间也没联系。但随着互联网、物联网、移动互联网的介入,项目就会打破彼此之间的壁垒,把项目、技术、人员,甚至很多机会都链接起来。当一个项目的机会和人链接起来的时候,就会产生流通性。所以,“互联网”提倡用互联网的技术,改造我们项目的关系和人的关系,推行之后就会改变整个生态链和整个环境。

随着“互联网”重构建筑产业的生态圈,第一个被消除的壁垒就是数据。在一个建筑项目里会产生各种数据,这些数据会越来越多,越来越庞大。之前的一个预算可能需要几十(,计算机里的容量单位),但是现在算上运维的话可能需要几个(,计算机里的容量单位,,)的数据。

一个项目中的数据首先是内容数据,包括一个建筑项目的成本、质量、进度等。这些数据是甲方、承包商、咨询中介公司所关注的。而材料设备厂商最关注项目进度的数据,现在已经有公司专业提供各个项目的进度数据信息的服务。其次是基于参与项目各方的行为数据。包括一个项目过程中的企业数据和人员数据,都会被存储在计算机、云端或公共资源中。而这些数据可以体现一个企业的人员能力和企业竞争力,这正是银行和政府所需要的。

大数据带来的变化和挑战

大数据的迅速普及对建筑产业和造价领域而言是变化、机会,也是挑战。工程造价信息化有三大驱动。首先,造价工程师(工料测量师)被认定为信息经理人,在整个项目中扮演信息沟通者的角色,在他们头脑里充满了数据,包括各种各样的清单、定额的数据,经过他们经验的积累会变成信息。这就是信息

化中的人员驱动。其次,还有政府和业主对工程合理化的极高的要求,这时信息化和数据应用程度就成为了一个重要的保证。最后,行业竞争和对服务质量的追求,也加强了造价咨询公司对信息化和数据的需求,以便获得更高的利润、信誉与竞争力。

信息化的推进需要提升造价工程师的数据思维能力和技术能力,他们把定额、清单等数据变成信息,通过沟通交流变成知识提供给用户,产生智慧。

这些本来都是人脑思考的过程,但是信息化的推进,人变成了稀缺资源。一个造价工程师的离开,带走的知识和智慧是沉默成本,是企业无法弥补的损失。信息化的推进就要求这样一个个人的历程变成企业的能力。如何通过信息化的手段来提升数据的搜集、信息的加工、知识的积累和产生智慧的能力是企业需要考虑的。

变化和挑战还来自另一个方面——国家政策。首先工程管理改革需要数据支持,新公布的工程造价管理改革的指导意见中明确提出,要改革工程造价信息服务的方式。这是一个重要的信号,甚至有一些建筑行业的资质都会被取消掉。其次还有“营改增”(营业税改增值税)的调整也需要数据支持并明确提出需要调整的定额和指标。

所以对于建筑业企业而言,首先需要快速提升我们信息化的能力,从之前依赖个人变成企业里面有大量知识的积累,从而提升企业的竞争力。然后敏锐抓住法律法规、政策创造的机会。

招投标活动中的大数据及应用

在建设工程招投标活动中,围绕工程项目招标活动,会产生大量很有价值的信息。为了顺利完成项目的招标投标,也需要用到与之相关的大数据。

建设工程招投标交易活动的参与者包括招标方、投标方、政府监管部门、评标专家以及中介咨询机构。其中,中介咨询机构是连接各方的纽带和桥梁,其他各方的意愿以及活动,都会在中介机构的工作中体现出来。

首先,在招标文件(标底)编制阶段,标底(预算、控制价)是招标活动中的重要指标,造价咨询机构编制的预算是否合理,对于工程项目招投标能否成功起着至关重要的作用,也会对项目的施工以及结算产生一定的影响。

围绕工程预算,哪些大数据是能够给我们帮助的?

一是建筑材料价格。这是构成工程预算的基本要素,在国际工程中,建筑材料费用占工程造价的比例一般都超过,对项目的盈亏起着决定性作用。全面、完整、准确、及时地掌握材料价格,是准确编制工程预算的重要基础。目前,大多数造价咨询公司以及预算人员,能够得到的市场价格是造价管理部门公布的信息价、指导价,结合工作中的经验积累,但这些价格与市场的实际情况会有一定的滞后或偏差,收集、整理建材市场价格,在实际工作中加以合理的利用,是大家的共同目标。

二是国家政策以及产业结构变化对人工成本的影响。年,我国全面取消农业税,来自内地的农民工返乡务农,沿海城市出现了用工荒和人工成本上升等现象。同时,部分内地城市农民工有一定幅度增加,往年到外省打工的农民,他们的求职目的地变为家乡附近的城市,这样既兼顾农业生产,又能在农闲的时

大数据分析及其在医疗领域中的应用-图文(精)

第7期 24 2014年4月10日 计算机教育 ComputerEducation ◆新视点 文章编号:1672.5913(2014)07—0024-06 中图分类号:G642 大数据分析及其在医疗领域中的应用 邹北骥 (中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410083) 摘要:互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利,使得互联网上 的数据量急剧增长,由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题,尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景,阐述大数据的基本特征及其应用,结合医疗领域,论述医疗 大数据分析的目的、意义和主要方法。 关键词:大数据;物联网;医疗;大数据挖掘 1 大数据早已存在,为何现在称之为大

数据时代 计算与数据是一对孪生姐妹,计算需要数据,数据通过计算产生新的价值。数据是客观事 物的定量表达,来自于客观世界并早已存在。例 如,半个世纪前,全球的人口数量就有数十亿,与之相关的数据就是大数据;但是在那个时代,由于技术的局限性,大数据的采集、存储和处理 还难以实现。 互联网时代之前,采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的 事情。20世纪80年代兴起的互联网技术在近30 年里发生了翻天覆地的变化,彻底地改变了人们的工作和生活方式【l】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据,而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据,这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计,现在互联网上每分钟流人流出的数 据量达到1 000 PB,即10亿 GBt21。 推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技 术通过给每个物品贴上标签 并应用RFID等技术实现了

大数据技术在工程招投标审计的应用浅析

大数据技术在工程招投标审计的应用浅析 招投标审计是工程建设项目审计工作中的重点,随大数据技术的诞生及推广,为招投标审计途径提供了新的思维和选择。利用大数据技术对电子招投标数据及其他关联数据进行充分挖掘,设计针对性的算法模型,建立大数据应用平台,高质高效开展招投标审计,进一步加强对工程建设项目招投标的审计监督和管理,并实现对招投标工作的全过程动态的信息化监督和管理,推进公共投资审计项目计划、进度及质量控制网络化,提高投资审计的工作质量和效率。通过信息化技术在招投标审计中的应用,进一步探索和研究运用大数据技术揭示工程招投标中行业和人为行为的违法违纪问题,发挥审计在党和国家监督体系的重要作用。 标签:大数据;招投标;审计;管理系统;架构;模块 1、工程招投标制实施以来的现状 工程招投标制度作为一种竞争性的市场采购方式,在我国经过近30年的摸索、实践、发展和完善,对于健全我国社会主义市场经济体制,实现资源优化配置,建立公平竞争的市场秩序,形成优胜劣汰的市场机制发挥了积极的作用,在降低工程造价,提高工程质量,增强了建设单位、施工单位及有关部门的责任意识,减少了不合理的建设支出,提高了投资效益,且一定程度上减少了工程领域的违法违规现象等方面取得了较好的成果。虽然招投标制度不断完善,但在其实际实施过程中仍存在诸多方面的漏洞,且舞弊现象屡见不鲜,还有很多问题亟待解决。如:监管人员业务能力不足,监管工作流于形式;监管方式单一等原因,造成一些违法违规行为。主要体现在化整为零规避招标或监管;围标串标;弄虚作假;假借资质;采用议标、滥用邀请招标、评标结果不符合招标文件要求等方面。 2、大数据技术在招投标审计的应用思考 招投标审计是工程建设项目审计工作中的重中之重,常用方法为审查建设单位提供的招投标文件及延伸招标代理机构等。随着招投标审计开展时间的增长,招投标单位制作的招投标文件及招标代理机构也越来越规范,采用常规手段很难发现招投标中存在的问题。 因此,利用大数据技术对积累的大量电子招投标数据及其他关联数据进行充分挖掘,逐步引入外部相关数据,研究设计针对性的算法模型,建立大数据应用平台,创新性地实现招投标审计的大数据应用服务是提高审计质量、效率的必要手段。 面对大数据所带来的新思维、新技术和方法的变革,为工程招投标审计提供了新的思维和选择。首先,完善的数据环境和科学可行的大数据应用平台是大数据技术在审计实务中运用的必要条件。大数据应用平台的建设,涵括了建设工程

大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如:淘宝网站交易系统、12306网站火车票交易系统、超市POS系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单,一般只有少数几步操作组成,比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成; 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如ORACLE、MYSQL、SQLSERVER,再加数据复制(DataGurad、RMAN、MySQL数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下,一般可以采用ORALCERAC集群方式或者就是通过硬件升级(采用小型机、大型机等,如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、12306等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高,必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题,而分布式事务处理很难做到高效,因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。

2数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等. 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算,每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂,例如会涉及大量goupby、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等;有些复杂统计可能需要编写SQL脚本才能实现. 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计; 传统得数据统计分析主要采用基于MPP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法,把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析,以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求,基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标,采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。

大数据对招投标的影响及应用实践

大数据对招投标的影响及应用实践 从年开始,大数据逐渐走进各行各业。可以说,年是大数据元年,发生了个标志性的事件:第一,移动端的应用大幅度降价。移动端的快速普及,导致数据大量产生。第二,数据信息存储的成本大幅度降低,由之前几百元的移动硬盘到现在成本几乎为零的云存储技术。第三,大数据的计算技术进入到国内。随着技术和成本的降低,各种大数据应用随之产生。那么,大数据对招投标有哪些影响、可以促进招投标进行怎样的改变?广联达软件股份有限公司基于近年来的实践进行了深入研讨。 “互联网+”重构建筑产业生态 今天,我们正经历着一场信息革命,以物联网、大数据、云计算、(建筑信息模型)、电子商务等为代表的信息技术必将从支撑建筑产业发展向引领产业现代化变革跨越。中国建筑产业转型升级就是以互联化、集成化、数据化、智能化的信息化手段为有效支撑,通过技术创新与管理创新,带动企业与人员能力的提升,最终实现建造过程、运维过程、建筑及基础设施产品三方面的升级:建造过程的精益、绿色、智能化;运维过程的智慧、低碳、集约化;建筑产品的绿色、智能、宜居化。国外的一个建筑工人,头上有移动头盔,手中有智能终端,如同特种兵一样。北京的空气污染很严重,但微软的北京总部室内的常年维持在个位数的标准。各个方面都在表明,建筑产业的信息化时代已经到来,随之而来的就是人员能力、素质的提升。只有通过积极、快速的学习,才能迎接这一场即将到来的信息化革命。 在传统的建筑行业里,我们的建筑项目是一个一个独立存在的,彼此之间没有联系,项目之间也没联系。但随着互联网、物联网、移动互联网的介入,项目就会打破彼此之间的壁垒,把项目、技术、人员,甚至很多机会都链接起来。当一个项目的机会和人链接起来的时候,就会产生流通性。所以,“互联网”提倡用互联网的技术,改造我们项目的关系和人的关系,推行之后就会改变整个生态链和整个环境。 随着“互联网”重构建筑产业的生态圈,第一个被消除的壁垒就是数据。在一个建筑项目里会产生各种数据,这些数据会越来越多,越来越庞大。之前的一个预算可能需要几十(,计算机里的容量单位),但是现在算上运维的话可能需要几个(,计算机里的容量单位,,)的数据。 一个项目中的数据首先是内容数据,包括一个建筑项目的成本、质量、进度等。这些数据是甲方、承包商、咨询中介公司所关注的。而材料设备厂商最关注项目进度的数据,现在已经有公司专业提供各个项目的进度数据信息的服务。其次是基于参与项目各方的行为数据。包括一个项目过程中的企业数据和人员数据,都会被存储在计算机、云端或公共资源中。而这些数据可以体现一个企业的人员能力和企业竞争力,这正是银行和政府所需要的。 大数据带来的变化和挑战 大数据的迅速普及对建筑产业和造价领域而言是变化、机会,也是挑战。工程造价信息化有三大驱动。首先,造价工程师(工料测量师)被认定为信息经理人,在整个项目中扮演信息沟通者的角色,在他们头脑里充满了数据,包括各种各样的清单、定额的数据,经过他们经验的积累会变成信息。这就是信息

招标采购活动中的大数据及应用

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/3d10220243.html, 招标采购活动中的大数据及应用 作者:费捷 来源:《今日财富》2018年第03期 招标采购交易活动的参与者包括招标方、投标方、政府监管部门、评标专家以及中介咨询机构。其中,中介咨询机构是连接各方的纽带和桥梁,其他各方的意愿以及活动,都会在中介机构的工作中体现出来。 首先,在招標文件(标底)编制阶段,标底(预算、控制价)是招标活动中的重要指标,咨询机构编制的预算是否合理,对于工程、货物、服务项目招标采购能否成功起着至关重要的作用,也会对项目的施工以及结算产生一定的影响。 材料设备价格是构成工程预算的基本要素,在国际工程中,材料设备费用占工程造价的比例一般都超过50%,对项目的盈亏起着决定性作用。全面、完整、准确、及时地掌握材料价格,是准确编制工程预算的重要基础。收集、整理设备及材料市场价格,在实际工作中加以合理的利用,是大家的共同目标。 其次,可以用大数据思维分析招标采购活动中的围标串标现象。 毋庸讳言,我国的招投标市场中,围标串标现象普遍存在,并且后果严重。如何发现、制止、处罚围标串标行为,也是行政主管部门长期以来研究的重要课题。 目前的分析手段是以标书的相似度为依据进行判断。部分招标采购监管部门采用这种办法,一些招标采购交易软件中也有所体现(相似度检查)。但笔者认为,这种方法要慎重考虑。一是因为合格的技术标,答案应该是类似的。而且投标人的技术标来源,大多是来自国标、教科书、网站,部分是以往标书积累,据此认定围标行为,容易造成错判。二是在一定区域和一定时间段内的建筑市场的材料、人工、机械等成本价格,不会有很大的差异,而围标企业为了确保某个特定投标人中标,往往会有意拉高或降低自己的报价。通过商务标报价雷同进行分析,很可能会出现漏判。 因此,在对企业投标数据进行分析时,不仅要进行横向(同组投标企业)比较,更重要的是,要进行纵向(投标人历史投标行为和水平)分析,包括投标企业的历史投标报价水平、投标企业成本控制能力、技术标的习惯用语等。同时,还要结合当时、当地(或一定区域范围或特定供应商)的要素价格平均水平进行综合分析。 通过对工程交易市场主体之间的关联度进行分析,可以为判断围标、串标行为提供一定程度的佐证。进行围标的两个或两个以上的投标人,是经过长期“合作”,达成了较为稳定的“同盟”(其中的中标人并不一定是相对固定的,但“同盟”成员相对稳定),应该注意分析投标人

成都市大数据股份有限公司-招投标数据分析报告

招标投标企业报告成都市大数据股份有限公司

本报告于 2019年11月30日 生成 您所看到的报告内容为截至该时间点该公司的数据快照 目录 1. 基本信息:工商信息 2. 招投标情况:招标数量、招标情况、招标行业分布、投标企业排名、中标企业 排名 3. 股东及出资信息 4. 风险信息:经营异常、股权出资、动产抵押、税务信息、行政处罚 5. 企业信息:工程人员、企业资质 * 敬启者:本报告内容是中国比地招标网接收您的委托,查询公开信息所得结果。中国比地招标网不对该查询结果的全面、准确、真实性负责。本报告应仅为您的决策提供参考。

一、基本信息 1. 工商信息 企业名称:成都市大数据股份有限公司统一社会信用代码:91510100072423440K 工商注册号:510109000380871组织机构代码:072423440 法定代表人:冉皓成立日期:2013-07-05 企业类型:/经营状态:存续 注册资本:28052.18万人民币 注册地址:中国(四川)自由贸易试验区成都高新区吉瑞四路399号1栋8楼5、6号 营业期限:2013-07-05 至 3999-01-01 营业范围:大数据服务;大数据技术开发;大数据基础设施技术服务;信息技术咨询服务;信息系统集成服务、数据处理和存储服务;信息化基础设施建设及运营管理;计算机设备及软硬件、通信产品技术开发、技术咨询、技术服务;销售计算机软硬件;项目投资(不得从事非法集资、吸收公众资金等金融活动)、资产管理(不得从事非法集资、吸收公众资金等金融活动);信息网络工程设计及施工;货物及技术进出口;建筑机电安装工程、通信工程、电子与智能化工程、建筑智能化系统专项设计、施工(工程类凭资质许可经营);(依须经相关部门批准的项目,经相关部门批准后方可开展经营活动)。 联系电话:*********** 二、招投标分析 2.1 招标数量 企业招标数: 个 (数据统计时间:2017年至报告生成时间) 44

课程名称大数据分析与应用

课程名称:大数据分析与应用 一、课程编码: 课内学时:32学分:2 二、适用学科专业:计算机专业硕士 三、先修课程:无 四、教学目标 通过本课程的课堂学习与应用案例,建立科学的大数据观,掌握大数据架构、大数据精准语义搜索、大数据语义分析挖掘、知识图谱等关键技术,熟练使用常用的大数据搜索挖掘与可视化工具,提升大数据的综合应用能力。 五、教学方式 课堂学习、研讨班与应用实践 六、主要内容及学时分配 1.科学的大数据观2学时 1.1.大数据的定义,科学发展渊源; 1.2.如何科学看待大数据? 1.3.如何把握大数据,分别从“知著”、“显微”、“晓义”三个层面阐述科学的大 数据观。 2.大数据技术平台与架构4学时 2.1云计算技术与开源平台搭建 2.2Hadoop、Spark等数据架构、计算范式与应用实践 3.机器学习与常用数据挖掘4学时 3.1常用机器学习算法:Bayes,SVM,最大熵、深度神经网络等; 3.2常用数据挖掘技术:关联规则挖掘、分类、聚类、奇异点分析。 4.大数据语义精准搜索4学时 4.1.通用搜索引擎与大数据垂直业务的矛盾; 4.2.大数据精准搜索的基本技术:快速增量在线倒排索引、结构化与非机构化数 据融合、大数据排序算法、语义关联、自动缓存与优化机制; 4.3.大数据精准搜索语法:邻近搜索、复合搜索、情感搜索、精准搜索; 4.4.JZSearch大数据精准搜索应用案例:国家电网、中国邮政搜索、国家标准搜 索、维吾尔语搜索、内网文档搜索、舆情搜索; 5.非结构化大数据语义挖掘10学时 5.1.语义理解基础:ICTCLAS与汉语分词 5.2.内容关键语义自动标引与词云自动生成; 5.3.大数据聚类; 5.4.大数据分类与信息过滤; 5.5.大数据去重、自动摘要; 5.6.情感分析与情绪计算;

大数据应用实训平台项目的公开招投标书范本

衢州职业技术学院 大数据应用实训平台 (信息工程学院) 公 开 招 标 文 件 衢州职业技术学院 年月

目录 第一章招标公告 (1) 第二章投标人须知 (3) 第三章招标需求 (10) 第四章合同主要条款 (18) 第五章应提交的有关材料格式范例 (20) 第六章评标办法及评分标准 (32)

第一章招标公告 根据《中华人民共和国政府采购法》等相关要求,,衢州职业技术学院就大数据应用实训平台项目拟采用公开招标方式采购,欢迎符合资格条件的生产制造厂商或其合格代理商前来投标。 一、采购项目编号:QZYCG- 三、合格投标人的资格要求 .应具备《政府采购法》第二十二条规定的各项条件;且必须为未被列入“信用中国”网站(https://www.360docs.net/doc/3d10220243.html,)、中国政府采购网(https://www.360docs.net/doc/3d10220243.html,)渠道信用记录失信被执行人、重大税收违法案件当事人名单、政府采购严重违法失信行为记录名单的投标人。 .具有独立法人资格,在中国境内经国家工商管理部门批准注册的、主营此类货物的生产或销售企业。 四、招标文件的领取 有意参与投标的投标人请于年月日至年月日(公休日除外)上班时间前往衢州职业技术学院行政楼七楼室登记并申领招标文件(或衢州职业技术学院网https://www.360docs.net/doc/3d10220243.html,下载)。 五、递交投标文件截止及开标时间 年月日:时(北京时间)。 六、递交投标文件及开标地点 衢州职业技术学院行政楼七楼室。届时请投标人的法定代表人或其投标人代表按时参加开标会。 七、投标保证金 .投标保证金元整(人民币),缴纳形式:银行转账、汇款。 .供应商应于年月日:时前将投标保证金缴纳至以下单位,注明“项目名称+投标保证金”。 开户单位:衢州职业技术学院,开户银行:中国银行衢州西区支行,帐号:。 注:投标保证金不接受个人名义汇款,以到帐时间为准。 八、投标费用:投标人在投标过程中的一切费用自理。 九、本公告发布媒体:浙江省政府采购网(https://www.360docs.net/doc/3d10220243.html,)、衢州市财政地税网(https://www.360docs.net/doc/3d10220243.html,)、衢州职业技术学院网(https://www.360docs.net/doc/3d10220243.html,)。 十、质疑和投诉 .投标人认为招标文件、招标过程或中标结果使自己的合法权益受到损害的,应当在知道或者应知其权益受到损害之日起七个工作日内,以书面形式向采购代

大数据分析系统项目方案

大数据分析系统 方案

目录 第1章项目概述 (5) 1.1项目背景 (5) 1.2项目必要性 (5) 1.3建设目标 (6) 第2章需求分析 (8) 2.1功能及性能需求 (8) 2.2系统集成需求 (9) 2.3运行环境 (10) 2.4安全需求 (10) 第3章总体设计 (12) 3.1总体设计原则 (12) 3.2总体目标 (13) 3.3系统总体结构 (13) 3.4系统逻辑结构 (15) 第4章详细设计方案 (16) 4.1信息资源规划和数据库设计 (16) 4.1.1数据模型概述 (16) 4.1.2数据建模方法论 (17) 4.1.3数据建模基本原则 (18) 4.1.4数据库架构设计 (19) 4.2数据应用支撑系统设计 (21) 4.2.1大数据平台关键技术 (21) 4.2.2云平台数据共享功能 (26) 4.3数据服务层计 (33) 4.3.1模型的应用 (33) 4.3.2平台基础应用 (33) 4.4数据处理和存储系统设计 (34) 4.4.1大数据处理核心技术 (35) 4.4.2数据存储采用MPP与hadoop融合架构 (35) 4.5网络系统设计 (35) 4.6安全系统设计 (36) 4.6.1系统安全满足情况 (36) 4.6.2系统安全配置管理功能 (37) 4.6.3系统无安全漏洞保障 (40) 4.6.4软件自身安全 (43) 4.6.5性能和可靠性 (44) 4.7运行维护系统设计 (46)

4.7.2网络设备管理 (46) 4.7.3进程管理 (46) 4.7.4服务管理 (46) 4.7.5数据库管理 (46) 4.7.6中间管理 (46) 4.7.7集群管理 (47) 4.7.8故障管理 (47) 4.7.9性能管理 (47) 4.7.10配置文件管理 (47) 4.7.11SYSLOG管理 (47) 4.8其他系统设计 (47) 4.9系统配置及软硬件选型原则 (48) 4.9.1软硬件部署 (48) 4.9.2数据要求 (48) 4.9.3技术要求 (49) 4.10系统软硬件物理部署方案 (49) 第5章项目建设与运行管理 (51) 5.1项目领导机构 (51) 5.2项目管理机构 (51) 5.3项目承建机构 (53) 5.4运行维护机构 (53) 5.5相关管理制度 (54) 5.6项目测试 (55) 5.6.1单元测试 (55) 5.6.2集成测试 (55) 5.6.3系统测试 (56) 5.6.4性能测试 (56) 5.6.5验收测试 (57) 5.6.6安装测试 (57) 5.7安全性测试 (58) 5.7.1功能验证 (58) 5.7.2漏洞扫描 (58) 5.7.3模拟攻击实验 (58) 5.8项目验收 (60) 5.8.1项目验收要求 (60) 5.8.2项目验收的目的和原则 (61) 5.8.3项目验收的组织和实施 (61) 5.8.4项目验收的步骤和程序 (61) 5.8.5项目验收的测试方案 (61) 5.8.6项目验收的文档清单 (61) 第6章项目培训计划 (62) 6.1培训对象和培训目标 (62)

大数据在工程建设招投标中的应用研究

[M>2019^------------------------------------y术大数据在工程建设招投标中的应用研究 李小伟王宇晨 (南京邮电大学通达学院,江苏扬州225000) [摘要]随着电子招投标技术的发展,招投标的领域里出现信息太少,数据太多的情况,很难挖掘,相互分析规则与追溯历史渊源,以至数据孤岛等问题出现。所以,把大数据的技术带到工程建设的招投标中,在创建招投标的交易价格的数据库基础上,提出大数据的技术在投标报价低过成本的判定,编制造价指数,串通投标报价识别,不平衡报价识别等问题里的应用。招投标领域的发展必然选择是应用大数据的技术展开数据分析,对解决招投标领域里存在的部分问题有一定的帮助作用。 [关键词]大数据;工程建设;招投标;应用研究文章编号:2095-4085(2019)08-0088-02 工程建设的招投标是国家市场经济的体制里的一种合理的市场行为,一般情况这种市场行为有着公开,公平,公正和市场普遍性的特性,其涉猎的工程建设范围宽广,资源分支量也比较大。当今,随着大数据广泛应用和提起,工程建设的招投标过程里也逐步开始采用这种以大量数据的处理以及统计的技术手段展开做为基础更为合理和完善的工作。文章阐述并研究了大数据在工程的建设招投标里的应用思路以及具体实践方向⑴。 1工程建设招投标中应用大数据的意义招投标行业是一种借助竞价方式定夺资源有效配置的市场流程,而在工程建设招投标里大数据的价值是它的海量数据与实时数据,其能够帮助工程建设招投标工作更加精准的判断市场发展总体。并且对过往某段时间中的业绩数据,投标数据等情况进行综合评价,以便在招投标过程中全面提升信息流通,实现信息对等,以保证不同招投标项目可以顺利开展。再者,利用大数据对投标方的实际情况见计算与核查,明确招标资源的分配情况以及市场发展动态,对招投标的风险以及自身竞争实力进行预估,以把自己的优点发挥到最大,保证投标建设顺利开展以及中标之后工作上有数据可以查阅⑵。从发展经济利益上看,工程建设的招投标里应用大数据是具有非常大的收益。它的多样化价值保障了招投标项目的科学性和合理化,维护公平的市场经济,稳定平衡发展。 2工程建设项目招投标大数据的应用 2.1弥补工程建设的采购漏洞 当前的工程建造招标项目的采购制度里,对变更 作者简介:李小伟(1988-),男,汉,江苏扬州人,硕士研究生,助理研究员。研究方向:土木工程,招投标,后 勤管理。王宇晨(1986—),男,汉,江苏扬州人, 硕士,实习研究员。研究方向为后勤管理,财务管 理,一卡通管理。索赔的项目,甲方自供,暂估价的价格确定重点是借助造价的方法来完成。不是通过这样的竞争方式来形成这种价格,它和成熟的市场经济要求很不相符,也给部分承包商高价结算,低价抢标提供了机会。然而,假设要借助竞争方式对该项目用竞争的方式形成价格的交易成本又比较高。用大数据技术,能够迅速而高成效的对该项目展开询价,形成现实中市场交易的价格,同时交易信息能够方便快捷的接受社会公众,监督部门与采购个体的监督。 2.2借助大数据来构建诚信体系 在工程建设的过程中,通过大数据技术,保证中标人的投标文件和合同履行内容保持一致,比如项目经理等关键工期、人员与材料等。在BIM技术和大数据的协助下,材料,资金,设备,人员等波动的因素都有着数字轨迹与身份,它波动的情况可以充分的公开和追踪,以次充好,挂靠资质,偷工减料等这些举动将被公开曝光。现在围标与串通投标非常盛行,可以被认定做串通投标的案件寥寥无几,这里面关键的原因是以现在的法律法规,去证实是否串通投标是非常困难的,通常都需要有相关部门的介入。有了大数据技术,能够用更快,更低的成本找出串通投标的证据或者线索,加大被查处的概率。 2.3开拓大数据监督的主体 越来越多的社会,国家政府部门和市场其它相关的供应商及其技术人员,主要经营以及管理人员等多方面的数据,对这部分数据的整合搜集与挖掘,都是借助一系列的数字出现到招标人眼前。有了大数据技术,招标人不用通过投标人提供便可直接获取其基本信息。而且,各个投标人和核心人员当履行合同行为和参加工程项目的时候,当招标及其领域出现失信的行为时,甚至当个人消费,乘坐出行交通工具等行为的时候都会产生数字记录,对这些数字记录进行有效的分析。分析每个投标人的履约记录(下转第92页) ?88?

招投标大数据分析——润建股份有限公司

润建股份有限公司 近三个月 近半年 全年 企业中标情况 市场分布情况 按数量 按金额 排名 省份 数量(个) 金额(亿元) 1 广西 90 1.06 2 广东省 55 0.28 3 安徽省 46 0.07 4 云南省 24 0.01 5 贵州省 1 6 0.94 6 湖南省 12 0.16 7 江苏省 11 0.00 8 四川省 10 0.03 9 山西省 7 0.00 10 天津市 6 0.00 11 甘肃省 6 0.00 12 青海省 4 0.00 13 陕西省 3 0.03 14 辽宁省 3 0.01 15 山东省 3 0.00 只显示前15名 中标业务类型分布 按数量 按金额 项目折扣率 中标 TOP10 项目 贵阳卷烟厂高压配电预防性试验以及红线外高压供电线路维护20项目 贵州省贵阳市 91510107元 2020-05 广西科联招标中心有限公司智慧校园专用设备采购(GXZC2019-G1-25260-KLZB)中标结 果公告 广西 50980000元 2019-11 中经国际招标集团有限公司隆安县震东集中安置区视频监控系统及智慧安防社区建设项目 (重)[项目编号:NNLAZC2019-G1-00008-ZJGJ(重)]中标公告 广西南宁市 12200000元 2019-11 深圳市轨道交通四期共建管廊工程-16号线共建管廊工程通信管线改迁及恢复工程(中国移 动部分(16GL602标))中标结果公示 广东省深圳市 11530000元 2019-12 桂林银行数据平台与桌面云扩容服务器采购项目中标候选人公示 广西桂林市 8206500元 2019-09 中国共产党平南县委员会宣传部平南县融媒体中心建设项目(重)中标公告 湖南省益阳市 8000000元 2019-10 桂林银行数据平台与桌面云扩容存储设备采购项目中标候选人公示 广西桂林市 7058000元 2019-09 南宁大数据智能呼叫中心桌面设备采购中标公示 广西南宁市 3876060元 2020-07 中国电信股份有限公司宜宾分公司2020年网络品质提升优化项目中标候选人公示 四川省宜宾市 2748707.2元 2020-05 广西建华工程项目管理有限公司关于桂柳高速NO2标段电力线路迁改工程(采购编 号:RAG19038)的中标公告 广西柳州市 2126802.71元 2019-09 收起 企业中标排行榜 按数量 按金额 隆安县公安局 5个 深圳市地铁集团有限公司 4个 中国共产党平南县委员会宣传部 4个 山阳县天竺山国家森林公园管理委员会 3个 广西医科大学 2个 海南外国语职业学院 2个 中共广州市白云区委宣传部 2个 霍山县教育局 2个 贵州中烟工业有限责任公司 1个 南宁五象新区建设投资有限责任公司 1个

大数据时代的招投标管理

大数据时代的招投标管理 大数据时代,认识问题、分析问题、思考问题、解决问题,都需要进行“关联”,包括人的关联、物的关联、人与物的关联、历史时间的关联、地理位置空间的关联等。大数据时代,分析是深度的、实时的,大数据分析的是极端个性化的数据,这些个性化信息以形态各异的形式,分散在不同的时间段、不同的地理位置、不同的网站平台,大数据要做的就是不停地分析,深入挖掘这些看似不相关的数据,找出数据间可能存在的规律并加以运用。大数据被认为是继互联网革命之后又一次技术革命,而技术是政府治理的要素之一,技术变革是政府治理现代化的重要推动力量。对于政府来说,技术变革既可以带来治理手段的创新,也可能推动治理机制的创新。 因此,在信息化技术飞速发展的影响下相继出现了数字化治理、网络化治理、智慧城市、“互联网+”等新概念。随着近年来我国电子招投标的开展和普及,必将产生巨量的数据,这为实现大数据分析提供了可能,利用大数据技术从这些数据中挖掘信息、判断趋势、提高效益,对创新招投标监管也将带来深远的影响。 整合电子招投标系统为大数据应用提供基础 招投标制度经过十几年的发展,在合理配置公共资源、综合优化项目建设及有效防治腐败问题等方面发挥了重要作用。但其中虚假招标、围标串标、弄虚作假、诚信缺失等问题也十分严重。由于涉及行业众多,加之交易环节复杂,在传统人工纸质交易模式下,对招投标活动监管的手段和措施显得较为单薄,面临着严重的挑战。2013年颁布实施《电子招标投标办法》以来,利用电子化手段和互联网技术的电子招投标交易方式得到迅速发展,传统模式下的信息分散、不被计算机识别的弊端被打破,招投标活动产生的各类信息得以通过电子化的方式传递、储存和处理。但各地、各行业认识不统一、发展不平衡,招投标系统建设不规范,未能实现互联互通和信息共享,信息孤岛仍然存在,现有的分散在各行业、各管理系统的数据最多只能算是一种管理数据,还算不上是真正意义上的大数据,更谈不上大数据的应用。 培养有利于大数据应用的人才 随着大数据应用的日益广泛,包括大数据分析师、大数据管理专家、大数据算法工程师、大数据产品经理以及电子招标投标系统建设、运营、检测、认证等机构管理技术人员及相关从业人员将成为全社会稀缺的资源和各机构争夺的人才。全球大数据人才需求将达到440万人,而目前的人才市场仅能够满足需求的1/3。美国到2018年需要深度数据分析人才44万~49万,缺口为14万~19万人。IBM 等企业也开始全面推进与高校在大数据领域的合作,力图培养企业发展需要的既懂业务知识又具分析技能的复合型数据人才。

大数据架构的介绍及分析

大数据架构的介绍及分析 数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后,但是具有非常重要的作用,数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。随着大数据技术的发展,数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高,但是在类似于Hadoop系列的大数据分析系统大行其道之前,数据分析工作已经经历了长足的发展,尤其是以BI 系统为主的数据分析,已经有了非常成熟和稳定的技术方案和生态系统,对于BI 系统来说,大概的架构图如下: 可以看到在BI系统里面,核心的模块是Cube,Cube是一个更高层的业务模型抽象,在Cube之上可以进行多种操作,例如上钻、下钻、切片等操作。大部分BI系统都基于关系型数据库,关系型数据库使用SQL语句进行操作,但是SQL 在多维操作和分析的表示能力上相对较弱,所以Cube有自己独有的查询语言MDX,MDX表达式具有更强的多维表现能力,所以以Cube为核心的分析系统基本占据着数据统计分析的半壁江山,大多数的数据库服务厂商直接提供了BI套装软件服务,轻易便可搭建出一套Olap分析系统。不过BI的问题也随着时间的推移逐渐显露出来: BI系统更多的以分析业务数据产生的密度高、价值高的结构化数据为主,对于非结构化和半结构化数据的处理非常乏力,例如图片,文本,音频的存储,分析。 由于数据仓库为结构化存储,在数据从其他系统进入数据仓库这个东西,我

们通常叫做ETL过程,ETL动作和业务进行了强绑定,通常需要一个专门的ETL团队去和业务做衔接,决定如何进行数据的清洗和转换。 随着异构数据源的增加,例如如果存在视频,文本,图片等数据源,要解析数据内容进入数据仓库,则需要非常复杂等ETL程序,从而导致ETL变得过于庞大和臃肿。 当数据量过大的时候,性能会成为瓶颈,在TB/PB级别的数据量上表现出明显的吃力。 数据库的范式等约束规则,着力于解决数据冗余的问题,是为了保障数据的一致性,但是对于数据仓库来说,我们并不需要对数据做修改和一致性的保障,原则上来说数据仓库的原始数据都是只读的,所以这些约束反而会成为影响性能的因素。 ETL动作对数据的预先假设和处理,导致机器学习部分获取到的数据为假设后的数据,因此效果不理想。例如如果需要使用数据仓库进行异常数据的挖掘,则在数据入库经过ETL的时候就需要明确定义需要提取的特征数据,否则无法结构化入库,然而大多数情况是需要基于异构数据才能提取出特征。 在一系列的问题下,以Hadoop体系为首的大数据分析平台逐渐表现出优异性,围绕Hadoop体系的生态圈也不断的变大,对于Hadoop系统来说,从根本上解决了传统数据仓库的瓶颈的问题,但是也带来一系列的问题:从数据仓库升级到大数据架构,是不具备平滑演进的,基本等于推翻重做。 大数据下的分布式存储强调数据的只读性质,所以类似于Hive,HDFS 这些存储方式都不支持update,HDFS的write操作也不支持并行,这些特性导致其具有一定的局限性。 基于大数据架构的数据分析平台侧重于从以下几个维度去解决传统数据仓库做数据分析面临的瓶颈: 分布式计算:分布式计算的思路是让多个节点并行计算,并且强调数据本地性,尽可能的减少数据的传输,例如Spark通过RDD的形式来表现数据的计算逻辑,可以在RDD上做一系列的优化,来减少数据的传输。

大数据应用分析案例分析

大数据应用分析案例分 析 Company Document number:WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998

大数据应用与案例分析 当下,”大数据”几乎是每个IT人都在谈论的一个词汇,不单单是时代发展的趋势,也是革命技术的创新。大数据对于行业的用户也越来越重要。掌握了核心数据,不单单可以进行智能化的决策,还可以在竞争激烈的行业当中脱颖而出,所以对于大数据的战略布局让越来越多的企业引起了重视,并重新定义了自己的在行业的核心竞争。 在当前的互联网领域,大数据的应用已十分广泛,尤其以企业为主,企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据,我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用,帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面,涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。 大数据应用的关键,也是其必要条件,就在于"IT"与"经营"的融合,当然,这里的经营的内涵可以非常广泛,小至一个零售门店的经营,大至一个城市的经营。以下是关于各行各业,不同的组织机构在大数据方面的应用的案例,并在此基础上作简单的梳理和分类。 一、大数据应用案例之:医疗行业 SetonHealthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息,通过大数据处理,更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院,针对早产婴儿,每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析,医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施,避免早产婴儿夭折。

大数据应用案例分析说课讲解

大数据应用案例分析

在如今这个大数据的时代里,人人都希望能够借助大数据的力量:电商希望能够借助大数据进一步获悉用户的消费需求,实现更为精准的营销;网络安全从业者希望通过大数据更早洞悉恶意攻击者的意图,实现主动、超前的安全防护;而骇客们也在利用大数据,更加详尽的挖掘出被攻击目标信息,降低攻击发起的难度。 大数据应用最为典型的案例是国外某著名零售商,通过对用户购买物品等数据的分析,向该用户——一位少女寄送了婴儿床和衣服的优惠券,而少女的家人在此前对少女怀孕的事情一无所知。大数据的威力正在逐步显现,银行、保险公司、医院、零售商等等诸多企业都愈发动力十足的开始搜集整理自己用户的各类数据资料。但与之相比极度落后的数据安全防护措施,却让骇客们乐了:如此重要的数据不仅可以轻松偷盗,而且还是整理好的,凭借这些数据骇客能够发起更具“真实性”的欺诈攻击。好在安全防御者们也开始发现利用大数据抵抗各类恶意攻击的方法了。 扰动安全的大数据 2014年IDC在“未来全球安全行业的展望报告”中指出,预计到2020年信息安全市场规模将达到500亿美元。与此同时,安全威胁的不断变化、IT交付模式的多样性、复杂性以及数据量的剧增,针对信息安全的传统以控制为中心的方法将站不住脚。预计到2020年,60%的企业信息化安全预算将会分配到以大数据分析为基础的快速检测和响应的产品上。 瀚思(HanSight)联合创始人董昕认为,借助大数据技术网络安全即将开启“上帝之眼”模式。“你不能保护你所不知道的”已经成为安全圈的一句名言,即使部署再多的安全防御设备仍然会产生“不为人知”的信息,在各种不同设备产生的海量日志中发现安全事件的蛛丝马迹非常困难。而大数据技术能将不同设备产生的海量日志进行集中存储,通过数据格式的统一规整、自动归并、关联分析、机器学习等方法,自动发现威胁和异常行为,让安全分析更简单。同时通过丰富的可视化技术,将威胁及异常行为可视化呈现出来,让安全看得见。 爱加密CEO高磊提出,基于大数据技术能够从海量数据中分析已经发生的安全问题、病毒样本、攻击策略等,对于安全问题的分析能够以宏观角度和微

(完整word版)大数据分析系统需求

大数据分析系统需求 天津绍闻迪康科技咨询有限公司 2018/5/28 仅为需求基本框架,需要根据贵公司产品、技术路线具体面议。

目录 一、系统定位 (2) 二、功能模块 (3) 2.1爬虫系统 (3) 2.1.1数据源 (3) 2.1.2爬虫系统功能 (3) 2.2数据处理、存储、计算系统 (4) 2.2.1数据处理模块 (4) 2.2.2数据存储模块 (4) 2.2.3数据计算模块 (5) 2.3数据分析、可视化系统 (9) 2.4对外接口 (10) 2.4.1会员制体系 (10) 2.4.2其他 (10) 2.5其他 (11) 2.5.1数据痕迹 (11) 2.5.2信息安全 (11) 2.5.3注意事项 (11)

1、系统定位 从数据接入到数据应用,我们需要【大数据分析系统】包括几大功能模块: (1)爬虫系统 (2)数据处理、存储、计算系统 (3)数据人工智能分析、可视化系统 (4)外部接口 其中第(3)模块是核心,需要结合我们公司业务方向建设相关的数学模型,进行人工智能的自动分析。 爬虫系统可以从指定网站自动的进行信息的抓取,对数据库中的已有词条进行更新或新建,或者从全站按照关键词抓取信息,更新数据库中词条,爬虫搜集到的数据也需要存储到系统中。 数据库系统可以将公司现有资料分库录入系统,生成词条,词条之间相互关联,可以实现跳转,可视化查看;存储爬虫得到的数据。数据库中的词条或者数据源大多是国外的,例如美国,日本等,涉及到的人物或者其它词条会有多种语言的表达。 系统可以结合爬虫的数据、库中本来的数据按照一定内容生成词条自身的时间轴,多库之间词条的的关系图。系统需要与外部互联的接口,包括微信平台,天蝎系统,邮件营销平台,调查问卷分析平台。

大数据分析的应用和产品

大数据分析的应用和产品 大数据很火。2月18日,微软宣布投资三家中国云计算和大数据公司。2月19日,IBM宣布将与AT&T在大数据分析领域展开合作——AT&T计划贡献出一个全球可访问的移动网络,用来收集数据并将其发送至应用程序;IBM公司则主要致力于生产用于数据管理和分析的软件。 “读心术”、“未卜先知”,都是大数据分析头上的耀眼光环。不管你信不信,“数据”真的会说话。人们在互联网上的一切行为都会留下数据,而通过对这些数据的分析,就能够得到消费习惯、职业、喜好甚至性格等信息。在这些信息的基础上,政府可以治理交通,减少犯罪率,而企业则可以利用这些数据进行有针对性的营销,提升业绩。 虽然目前大数据分析还处于发展的初级阶段,要从海量的非结构性数据中提取出有用信息并不是一件容易的事儿,但是很多企业已经开始利用大数据分析并推出了相关的应用和产品。大数据分析究竟能做什么?大数据分析又正在做什么?让我们一起来看看吧! 洞察“人类大迁徙” “春运”,被誉为人类历史上规模最大、有周期性的人类大迁徙。过去,我们只是粗略地知道在40天左右的时间里,有几十亿人次的人口流动。现在,随着大数据时代的到来,我们可以描绘出能够揭露更多细节的“迁徙地图”。 2014年的春运,央视首次推出了“据说春运”特别节目,基于“百度迁徙”提供的可视化大数据服务,实时播报国内春节人口的迁徙情况,例如最热门的迁出城市,最热门的迁入城市等等。尽管采用的是大数据这一当前最时髦的科技手段,但浅显易懂的“迁徙地图”,还是几乎让每个老百姓都看得明白。 那么,这张“迁徙地图”是如何绘制的呢?原理上其实并不复杂。目前,几乎每个中国人都拥有一部手机,而每部手机每一天基本上都会产生3次与位置相关的数据:既包括来自基站的数据,也包括用户在使用定位、导航等与位置相关服务时产生的数据。因此,只要调

电子招标投标的大数据融合应用

关于电子招标投标的大数据融合应用的思考 随着“互联网+”招标采购的飞速发展,电子招标投标也呈现出一些新问题、新变化、新趋势。本文从招标投标大数据的融合应用角度阐述电子招标投标将不再是纸质线下形式的招标活动简单的迁移到互联网进行线上操作。 一、电子招投标推动内部数据共享融合 随着数字中国的大力建设,许多企业意识到业务数据化的重要性,在全面推行全流程电子化采购的基础上,将电子招标投标交易平台与企业内部的合同、生产、营销、财务、OA办公等信息系统相互联通,通过流程再造、业务协同、数据共享的手段,将公司招标采购业务与生产经营活动深度绑定,以业务流为载体、数据流为主线,具象复现业务的执行过程、进度与趋势,实现业务节点“处处可见”,形成更广义、更全面的业务数据化闭环覆盖,全面提升跨专业协同质量和整体运作效率。 二、电子招投标推动外部数据共享融合 经过这么多年,虽然电子招标投标已经收集到大量的招标采购数据,但这些数据很多在服务器中“落灰”,要么就是局限于招标人内部小范围应用。其中的原因可能是系统不相通或者是数据标准不统一。随着“互联网+”招标采购的发展,跨专业、跨行业的数据共享融合将成为未来的趋势。一是逐步建立健全招标采购活动数据目录体系和数据标准,为数据共享应用提供统一语言,切实解决数据定义不统一、数据标准不统一等问题。二是加强市场主体与政府间的数据共享融合,既包括市场主体快速获取工商、司法、征信等政府权威数据,直接应用于招标采购,也包括基于招标投标这一海量、真实的交易数据,开展大数据分析,客观反映经济发展状况,服务政府决策。三是加强市场主体间的数据共享,基于互利互惠的原则,充分发挥公共服务平台的枢纽作用,推动履约评价、信用记录等信息的双边、多边、供应链上下游、区域内、行业内甚至全社会互认,通过市场自发形成守信联合激励、失信联合惩戒的氛围。

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